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java 的Remote 的使用
在Java中,"Remote" 的概念通常与Java RMI(Remote Method Invocation,远程方法调用)技术相关,它允许一个Java虚拟机(JVM)上的对象调用另一个JVM上对象的方法,就像调用本地对象一样。但是,值得注意的是,从Java 9开始,RMI已经被标记为不推荐使用(deprecated),并且在新版本的Java中可能不再得到支持和更新。尽管如此,了解RMI的基本概念仍然对理解分布式Java应用程序的设计和开发有所帮助。 ### RMI的基本步骤 1. **定义远程接口**: 远程接口是扩展了 `java.rmi.Remote` 接口的Java接口。它
兼容Trino Connector,扩展Apache Doris数据源接入能力|Lakehouse 使用手册(四)
通过兼容 Connector 插件,Apache Doris 能够支持 Trino/Presto 可对接的所有数据源,而无需改动 Doris 的内核代码。
Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案,详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效,并展望了未来发展方向。
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16天前
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为何我建议你学会Queue集合
面试官:你说说Queue集合都有什么常用类?JDK源码对Queue集合是这么解释的,大家看看。专为在处理之前保存元素而设计的集合。南哥是这么理解的,List集合用于存储常用元素、Map集合用于存储具有映射关系的元素、Set集合用于存储唯一性的元素。Queue集合呢?所有的数据结构都是为了解决业务问题而生,而Queue集合这种数据结构能够存储具有先后时间关系的元素,很适用于在业务高峰期,需要缓存当前任务的业务场景。像Kafka、RabbitMQ、RocketMQ都是队列任务这种思想。
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16天前
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实时数据处理的终极武器:Databricks与Confluent联手打造数据采集与分析的全新篇章!
【9月更文挑战第3天】本文介绍如何结合Databricks与Confluent实现高效实时数据处理。Databricks基于Apache Spark提供简便的大数据处理方式,Confluent则以Kafka为核心,助力实时数据传输。文章详细阐述了利用Kafka进行数据采集,通过Delta Lake存储并导入数据,最终在Databricks上完成数据分析的全流程,展示了一套完整的实时数据处理方案。
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16天前
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Python里for循环要遍历的数据很多很大怎么办?
遇到大数据量问题时,重要的是确定最优解决方案,这取决于数据的来源、性质以及所需的处理方式。分析数据传输、存储与处理的瓶颈是提升性能的关键。通过结合上述的技巧和方法,可以在内存和性能方面找到合适的平衡点来处理大规模数据集。
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